Spring Cloud构建微服务架构:消息驱动的微服务(消费分区)【Dalston版】

本文介绍如何在SpringCloudStream中实现消息分区,确保相同特征的消息由同一实例消费。通过配置消费者和生产者参数,如partitioned、partitionKeyExpression等,实现消息的有效管理和负载均衡。

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通过上一篇《消息驱动的微服务(消费组)》的学习,我们已经能够在多实例环境下,保证同一消息只被一个消费者实例进行接收和处理。但是,对于一些特殊场景,除了要保证单一实例消费之外,还希望那些具备相同特征的消息都能够被同一个实例进行消费。这时候我们就需要对消息进行分区处理。

使用消息分区

在Spring Cloud Stream中实现消息分区非常简单,我们可以根据消费组示例做一些配置修改就能实现,具体如下:

  • 在消费者应用SinkReceiver中,我们对配置文件做一些修改,具体如下:
spring.cloud.stream.bindings.input.group=Service-A

spring.cloud.stream.bindings.input.destination=greetings
spring.cloud.stream.bindings.input.consumer.partitioned=true
spring.cloud.stream.instanceCount=2
spring.cloud.stream.instanceIndex=0

从上面的配置中,我们可以看到增加了这三个参数:

  1. spring.cloud.stream.bindings.input.consumer.partitioned:通过该参数开启消费者分区功能;

  2. spring.cloud.stream.instanceCount:该参数指定了当前消费者的总实例数量;

  3. spring.cloud.stream.instanceIndex:该参数设置当前实例的索引号,从0开始,最大值为spring.cloud.stream.instanceCount参数 - 1。我们试验的时候需要启动多个实例,可以通过运行参数来为不同实例设置不同的索引值。
  • 在生产者应用SinkSender中,我们对配置文件也做一些修改,具体如下:
spring.cloud.stream.bindings.output.destination=greetings
spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionKeyExpression=payload
spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionCount=2

从上面的配置中,我们可以看到增加了这两个参数:

  1. spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionKeyExpression:通过该参数指定了分区键的表达式规则,我们可以根据实际的输出消息规则来配置SpEL来生成合适的分区键;

  2. spring.cloud.stream.bindings.output.producer.partitionCount:该参数指定了消息分区的数量。

到这里消息分区配置就完成了,我们可以再次启动这两个应用,同时消费者启动多个,但需要注意的是要为消费者指定不同的实例索引号,这样当同一个消息被发给消费组时,我们可以发现只有一个消费实例在接收和处理这些相同的消息。

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本文内容部分节选自我的《Spring Cloud微服务实战》,稍作改变和内容升级


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内容概要:本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图,用于整合和展示客户(Customer)和供应商(Supplier)的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分,视图选择了与账单相关的记录,并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息;对于供应商部分,视图选择了有效的供应商及其站点信息,包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群:熟悉Oracle ERP系统,尤其是应付账款(AP)和应收账款(AR)模块的数据库管理员或开发人员;需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标:① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息,包括账单信息、财务代码组合等;② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移;③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析,如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议:由于该视图涉及多个表的复杂连接,建议读者先熟悉各个表的结构和关系,特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外,注意视图中使用的外连接(如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接),这可能会影响查询结果的完整性。
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